دو فصلنامه علمی جامعه شناسی آموزش و پرورش

نوع مقاله : مقاله پژوهشی (کمی)

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری ریاضی کاربردی، گروه ریاضی، واحد تهران شمال، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

2 دانشیار، گروه ریاضی، واحدعلوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران،ایران

3 استادیارگروه ریاضی، واحد تهران شمال، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

4 استادیار گروه ریاضی، واحد تهران شمال، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران

10.22034/ijes.2022.531755.1079

چکیده

هدف: مهم‌ترین هدف ارائه یک ماشین هوشمند مبتنی بر منطق فازی در جهت خلاصه­سازی خودکار متن و اسناد مختلف می­باشد، لذا هدف از پژوهش حاضر بررسی محتوای کتب حسابان مقطع متوسطه با رویکرد خلاصه‌سازی متن فازی بود.
روش شناسی: تحقیق حاضر از نظر هدف کاربردی بود که بر اساس منطق فازی طراحی و اجرا شد. جامعه اماری پژوهش کتب حسابان  مقطع متوسطه بود که به روش سرشماری به عنوان نمونه آماری انتخاب شدند. در این تحقیق از سیستم خلاصه‌ساز متن مبتنی بر منطق فازی استفاده شد که در مرحله اول از استراتژی پیشنهادی، سیستم فازی بر اساس ویژگی‌های تعیین ‌شده به ارزیابی جملات پرداخته و جملات با اهمیت را شناسایی و آن‌هارا برای تولید خلاصه نهایی تدوین کرد. در مرحله نهایی، با استفاده از الگوریتم جستجوی هارمونی، برای تولید خلاصه‌ای با میزان سادگی خواندن و فهمیدن نوشته‌ها و پیوستگی مناسب، تلاش گردید. همچنین ‏به ‌منظور ارزیابی عملکرد روش پیشنهادی، خلاصه­سازی کتب حسابان دوره متوسطه از نرم­افزار MATLAB انجام شد.
یافته­ها: نتایج به ‌دست‌ آمده از پیاده­سازی ماشین خلاصه­ساز متنی پیشنهادی، بیانگر پیوستگی معنایی، دقت بالا در استخراج بخش­های اصلی کتاب و کارآمد بودن سند خلاصه در یادگیری و یاددهی مباحث، بود.
بحث و نتیجه­گیری: بر اساس نتایج بدست آمده، می­توان دریافت که ازجمله مهم‌ترین دستاوردهای استراتژی پیشنهادی، خلاصه­سازی متون فارسی و از نوع علمی- تخصصی با دقت بسیار بالا است که می‌توان از آن به عنوان یک رویکرد نوین در تدریس استفاده کرد.

 

کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله [English]

Analyzing the Content of high School Arithmetic Books with a Text Summary Approach Based on Fuzzy Logic

نویسندگان [English]

  • Majid Riazi Maher 1
  • Ahmad Shahvarani Semnani 2
  • Mojdeg Afshar Kermani 3
  • Parvin Azhdari 4

1 Phd student of applied Mathematics, Department of Mathematics, North Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

2 Associate Professor,Department of Mathematics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran

3 Assistant Professor, Department of Mathematics, North Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.

4 Assistant Professor, Department of Mathematics, North Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.

چکیده [English]

Purpose: The most important purpose is to provide an intelligent machine based on fuzzy logic for the automatic summarization of various texts and documents, therefore, the purpose of the current research was to examine the content of high school accounting textbooks with the approach of fuzzy text summarization.
Methodology: The current research was applied in terms of purpose, which was designed and implemented based on fuzzy logic. The statistical population of the research was middle school accountants who were selected as a statistical sample by census method. In this research, a text summarizing system based on fuzzy logic was used, and in the first stage of the proposed strategy, t

کلیدواژه‌ها [English]

  • Text Summarization
  • Fuzzy Logic
  • Content Analysis
  • Book of Accounts
Aksoy C. Bugdayci A. Gur T. Uysal I. Can F. (2009). Semantic argument frequency-based multi-document summarization. In 2009 24th International Symposium on Computer and Information Sciences. 460-464. [link]
Barzilay R. McKeown K.R. (2005). Sentence fusion for multidocument news summarization. Computational Linguistics; 31(3): 297-328. [link]
Bayoudh K. Knani R. Hamdaoui F. Mtibaa A. (2021). A survey on deep multimodal learning for computer vision: advances, trends, applications, and datasets. The Visual computer; 1–32. [link]
Choi E. Chae S. Kim J. (2019). Machine Learning-Based Fast Banknote Serial Number Recognition Using Knowledge Distillation and Bayesian Optimization. Sensors (Basel, Switzerland); 19(19): 4218. [link]
Djulbegovic B. Guyatt GH. (2017). Progress in evidence-based medicine: a quarter century on. Lancet; 390(10092):415-423. [link]
Gao L. Zhang L. Liu C. Wu, S. (2020). Handling imbalanced medical image data: A deep-learning-based one-class classification approach. Artificial intelligence in medicine; 108: 101935. [link]
Golec J. Hachaj T. Sokal G. (2021). TIPS: A Framework for Text Summarising with Illustrative Pictures. Entropy (Basel, Switzerland); 23(12): 1614. [